CN115249941A - 一种半导体激光器的温度控制系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种半导体激光器的温度控制系统和方法,属于半导体激光器领域,利用壳体温度修正管芯在当前环境温度的温度设定值,根据管芯温度、环境温度和温度修正值,利用神经网络模型,输出温度调节值和调节时间,进而控制调温模块按照调节时间以温度调节值对应的温度调节半导体激光器的管芯温度至温度修正值,实现了快速、准确地控制半导体激光器的工作温度。
Description
技术领域
本发明涉及半导体激光器领域,特别是涉及一种半导体激光器的温度控制系统和方法。
背景技术
半导体激光器是一种使用半导体材料产生受激发射作用的器件,也称为激光二极管,具有尺寸小、效率高、功耗低以及使用寿命长等优点,广泛应用于军事、工业等领域。而半导体激光器所处外界环境的温度和工作时自身产生的热量均会对半导体激光器的输出功率和波长等造成影响,从而影响半导体激光器的性能。因此,亟需对半导体激光器的工作温度进行快速、精确控制。
发明内容
本发明的目的是提供一种半导体激光器的温度控制系统和方法,以快速、准确地控制半导体激光器的工作温度。
为实现上述目的,本发明提供了如下方案:
一种半导体激光器的温度控制系统,所述系统包括:第一测温装置、第二测温装置、第三测温装置、温控模块和调温模块;
第一测温装置设置在半导体激光器的管芯上,第二测温装置设置在半导体激光器的外壳壳体上,第三测温装置设置于热沉中;
第一测温装置、第二测温装置和第三测温装置均与温控模块的输入端连接,调温模块与温控模块的输出端连接;
所述第一测温装置用于测量半导体激光器的管芯温度,并将管芯温度传输至温控模块;所述第二测温装置用于测量半导体激光器的壳体温度,并将壳体温度传输至温控模块;所述第三测温装置用于测量半导体激光器所处环境的环境温度,并将环境温度传输至温控模块;
所述温控模块用于比较壳体温度和管芯的温度设定值,获得管芯在当前环境温度的温度修正值,并根据管芯温度、环境温度和温度修正值,利用神经网络模型,输出温度调节值和调节时间,进而控制调温模块按照调节时间以温度调节值对应的温度调节半导体激光器的管芯温度至温度修正值。
可选的,所述温控模块包括:比较电路和温控单元;
比较电路的正向端与第二测温装置连接,比较电路的正向端用于接收壳体温度;比较电路的反向端用于接收管芯的温度设定值;比较电路的输出端与温控单元的输入端连接,所述比较电路用于比较壳体温度和温度设定值,获得管芯在当前环境温度的温度修正值,并将温度修正值传输至温控单元;
温控单元的输入端还与第一测温装置和第三测温装置连接,温控单元的输出端与调温模块连接;所述温控单元用于根据管芯温度、环境温度和温度修正值,利用神经网络模型,输出温度调节值和调节时间,并控制调温模块按照调节时间以温度调节值对应的温度调节半导体激光器的管芯温度至温度修正值。
可选的,所述调温模块为半导体制冷器。
可选的,所述系统还包括:制冷器驱动电路;
制冷器驱动电路分别与温控模块和半导体制冷器连接,所述制冷器驱动电路用于根据温控模块的温度调节值和调节时间,改变流过半导体制冷器的电流大小和方向。
可选的,所述第一测温装置、第二测温装置和第三测温装置均为温度传感器。
可选的,所述第一测温装置、第二测温装置和第三测温装置均包括热敏电阻和测温电路;
测温电路的输入端与热敏电阻连接,测温电路的输出端与温控模块的输入端连接;所述测温电路用于将热敏电阻测量的管芯温度参数、壳体温度参数或环境温度参数转换为管芯温度信号、壳体温度信号或环境温度信号,并传输至温控模块。
一种用于前述的半导体激光器的温度控制系统的温度控制方法,所述方法包括:
获取半导体激光器的管芯温度、壳体温度和所处环境的环境温度;
比较壳体温度和管芯的温度设定值,获得管芯在当前环境温度的温度修正值;
将管芯温度、环境温度和温度修正值输入训练好的神经网络模型,输出温度调节值和调节时间;
控制调温模块按照调节时间以温度调节值对应的温度调节半导体激光器的管芯温度至温度修正值。
可选的,所述训练好的神经网络模型的确定方法包括以下步骤:
收集不同环境温度下的半导体激光器的温度样本和调温模块将半导体激光器的管芯温度调节至温度设定值的调节样本;所述温度样本包括管芯温度、壳体温度和环境温度;所述调节样本包括:温度调节值和调节时间;
将每种环境温度下的环境温度和温度样本作为输入量,调节样本作为标签构成样本数据集;
利用所述样本数据集训练多标签卷积神经网络模型,获得训练好的多标签卷积神经网络模型。
根据本发明提供的具体实施例,本发明公开了以下技术效果:
本发明公开一种半导体激光器的温度控制系统和方法,利用壳体温度修正管芯在当前环境温度的温度设定值,根据管芯温度、环境温度和温度修正值,利用神经网络模型,输出温度调节值和调节时间,进而控制调温模块按照调节时间以温度调节值对应的温度调节半导体激光器的管芯温度至温度修正值,实现了快速、准确地控制半导体激光器的工作温度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种半导体激光器的温度控制系统的结构示意图;
图2为本发明提供的一种半导体激光器的温度控制方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种半导体激光器的温度控制系统和方法,以快速、准确地控制半导体激光器的工作温度。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
本发明提供了一种半导体激光器的温度控制系统,如图1所示,系统包括:第一测温装置、第二测温装置、第三测温装置、温控模块和调温模块。
第一测温装置设置在半导体激光器的管芯上,第二测温装置设置在半导体激光器的外壳壳体上,第三测温装置设置于热沉中。热沉(heat sink)是指它的温度不随传递到它的热能的大小变化而变化,它可以是大气、大地等物体。
第一测温装置、第二测温装置和第三测温装置均与温控模块的输入端连接,调温模块与温控模块的输出端连接。
第一测温装置用于测量半导体激光器的管芯温度,并将管芯温度传输至温控模块;第二测温装置用于测量半导体激光器的壳体温度,并将壳体温度传输至温控模块;第三测温装置用于测量半导体激光器所处环境的环境温度,并将环境温度传输至温控模块。
温控模块用于比较壳体温度和管芯的温度设定值,获得管芯在当前环境温度的温度修正值,并根据管芯温度、环境温度和温度修正值,利用神经网络模型,输出温度调节值和调节时间,进而控制调温模块按照调节时间以温度调节值对应的温度调节半导体激光器的管芯温度至温度修正值。
温控模块包括:比较电路和温控单元。
比较电路的正向端与第二测温装置连接,比较电路的正向端用于接收壳体温度;比较电路的反向端用于接收管芯的温度设定值;比较电路的输出端与温控单元的输入端连接,比较电路用于比较壳体温度和温度设定值,获得管芯在当前环境温度的温度修正值,并将温度修正值传输至温控单元。
温控单元的输入端还与第一测温装置和第三测温装置连接,温控单元的输出端与调温模块连接;温控单元用于根据管芯温度、环境温度和温度修正值,利用神经网络模型,输出温度调节值和调节时间,并控制调温模块按照调节时间以温度调节值对应的温度调节半导体激光器的管芯温度至温度修正值。
作为一种优选方式,调温模块为半导体制冷器时,系统还包括:制冷器驱动电路;制冷器驱动电路分别与温控模块和半导体制冷器连接,制冷器驱动电路用于根据温控模块的温度调节值和调节时间,改变流过半导体制冷器的电流大小和方向。
半导体制冷器(Thermo Electric Cooler,TEC)利用半导体材料的珀尔帖效应制成。珀尔帖效应,是指当直流电流通过两种半导体材料组成的电偶时,其一端吸热,一端制热的现象。TEC的制热与制冷原理为:重掺杂的N型和P型的碲化铋主要用作TEC的半导体材料,碲化铋元件采用电串联,并且是并行发热。TEC包括一些P型和N型对(组),它们通过电极连在一起,并且夹在两个陶瓷电极之间;当有电流从TEC流过时,电流产生的热量会从TEC的一侧传到另一侧,在TEC上产生“热”侧和“冷”侧。
其中,第一测温装置、第二测温装置和第三测温装置可均为温度传感器。
第一测温装置、第二测温装置和第三测温装置还均可包括热敏电阻和测温电路。测温电路的输入端与热敏电阻连接,测温电路的输出端与温控模块的输入端连接;测温电路用于将热敏电阻测量的管芯温度参数、壳体温度参数或环境温度参数转换为管芯温度信号、壳体温度信号或环境温度信号,并传输至温控模块。
热敏电阻根据温度表现出与温度对应的电阻值。热敏电阻可以是负温度系数热敏电阻,也可以是正温度系数热敏电阻,此处不作限制。
本发明还提供了一种用于前述的半导体激光器的温度控制系统的温度控制方法,如图2所示,方法包括:
步骤101,获取半导体激光器的管芯温度、壳体温度和所处环境的环境温度。
步骤102,比较壳体温度和管芯的温度设定值,获得管芯在当前环境温度的温度修正值。
步骤103,将管芯温度、环境温度和温度修正值输入训练好的神经网络模型,输出温度调节值和调节时间。
神经网络模型采用多标签卷积神经网络模型,训练好的神经网络模型的确定方法包括以下步骤:
收集不同环境温度下的半导体激光器的温度样本和调温模块将半导体激光器的管芯温度调节至温度设定值的调节样本;温度样本包括管芯温度、壳体温度和环境温度;调节样本包括:温度调节值和调节时间;
将每种环境温度下的环境温度和温度样本作为输入量,调节样本作为标签构成样本数据集;
利用样本数据集训练多标签卷积神经网络模型,获得训练好的多标签卷积神经网络模型。
步骤104,控制调温模块按照调节时间以温度调节值对应的温度调节半导体激光器的管芯温度至温度修正值。
本发明利用壳体温度修正管芯在当前环境温度的温度设定值,根据管芯温度、环境温度和温度修正值,利用神经网络模型,输出温度调节值和调节时间,进而控制调温模块按照调节时间以温度调节值对应的温度调节半导体激光器的管芯温度至温度修正值,实现了快速、准确地控制半导体激光器的工作温度。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (8)
1.一种半导体激光器的温度控制系统,其特征在于,所述系统包括:第一测温装置、第二测温装置、第三测温装置、温控模块和调温模块;
第一测温装置设置在半导体激光器的管芯上,第二测温装置设置在半导体激光器的外壳壳体上,第三测温装置设置于热沉中;
第一测温装置、第二测温装置和第三测温装置均与温控模块的输入端连接,调温模块与温控模块的输出端连接;
所述第一测温装置用于测量半导体激光器的管芯温度,并将管芯温度传输至温控模块;所述第二测温装置用于测量半导体激光器的壳体温度,并将壳体温度传输至温控模块;所述第三测温装置用于测量半导体激光器所处环境的环境温度,并将环境温度传输至温控模块;
所述温控模块用于比较壳体温度和管芯的温度设定值,获得管芯在当前环境温度的温度修正值,并根据管芯温度、环境温度和温度修正值,利用神经网络模型,输出温度调节值和调节时间,进而控制调温模块按照调节时间以温度调节值对应的温度调节半导体激光器的管芯温度至温度修正值。
2.根据权利要求1所述的半导体激光器的温度控制系统,其特征在于,所述温控模块包括:比较电路和温控单元;
比较电路的正向端与第二测温装置连接,比较电路的正向端用于接收壳体温度;比较电路的反向端用于接收管芯的温度设定值;比较电路的输出端与温控单元的输入端连接,所述比较电路用于比较壳体温度和温度设定值,获得管芯在当前环境温度的温度修正值,并将温度修正值传输至温控单元;
温控单元的输入端还与第一测温装置和第三测温装置连接,温控单元的输出端与调温模块连接;所述温控单元用于根据管芯温度、环境温度和温度修正值,利用神经网络模型,输出温度调节值和调节时间,并控制调温模块按照调节时间以温度调节值对应的温度调节半导体激光器的管芯温度至温度修正值。
3.根据权利要求1所述的半导体激光器的温度控制系统,其特征在于,所述调温模块为半导体制冷器。
4.根据权利要求3所述的半导体激光器的温度控制系统,其特征在于,所述系统还包括:制冷器驱动电路;
制冷器驱动电路分别与温控模块和半导体制冷器连接,所述制冷器驱动电路用于根据温控模块的温度调节值和调节时间,改变流过半导体制冷器的电流大小和方向。
5.根据权利要求1所述的半导体激光器的温度控制系统,其特征在于,所述第一测温装置、第二测温装置和第三测温装置均为温度传感器。
6.根据权利要求1所述的半导体激光器的温度控制系统,其特征在于,所述第一测温装置、第二测温装置和第三测温装置均包括热敏电阻和测温电路;
测温电路的输入端与热敏电阻连接,测温电路的输出端与温控模块的输入端连接;所述测温电路用于将热敏电阻测量的管芯温度参数、壳体温度参数或环境温度参数转换为管芯温度信号、壳体温度信号或环境温度信号,并传输至温控模块。
7.一种用于权利要求1-6任一项所述的半导体激光器的温度控制系统的温度控制方法,其特征在于,所述方法包括:
获取半导体激光器的管芯温度、壳体温度和所处环境的环境温度;
比较壳体温度和管芯的温度设定值,获得管芯在当前环境温度的温度修正值;
将管芯温度、环境温度和温度修正值输入训练好的神经网络模型,输出温度调节值和调节时间;
控制调温模块按照调节时间以温度调节值对应的温度调节半导体激光器的管芯温度至温度修正值。
8.根据权利要求7所述的温度控制方法,其特征在于,所述训练好的神经网络模型的确定方法包括以下步骤:
收集不同环境温度下的半导体激光器的温度样本和调温模块将半导体激光器的管芯温度调节至温度设定值的调节样本;所述温度样本包括管芯温度、壳体温度和环境温度;所述调节样本包括:温度调节值和调节时间;
将每种环境温度下的环境温度和温度样本作为输入量,调节样本作为标签构成样本数据集;
利用所述样本数据集训练多标签卷积神经网络模型,获得训练好的多标签卷积神经网络模型。
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